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MEMETIC COMPUTING

主办单位:Springer Berlin Heidelberg

出版周期: 未知

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模因被定义为存在于大脑中的可传递信息的基本单元,并通过模仿过程在人群中传播。从算法的角度来看,模因被认为是先验知识的基石,用任意的计算表示 (例如。g、局部搜索启发式、模糊规则、神经模型等),这些都是通过人或机器的经验获得的,可以被模仿 (i。e.重复使用)跨越问题《模因计算》杂志欢迎将上述模因的社会文化概念纳入人工系统的论文,特别强调提高计算和人工智能技术在搜索、优化、通过明确的先验知识整合进行机器学习。因此,该杂志的目标是成为一个高质量的理论和应用研究的出口,以混合的,知识驱动的计算方法,其特点可能是以下任何类别的模因学: 类型1: 与人类设计的启发式算法集成的通用算法,捕获某种形式的先前领域知识; 例如,传统的模因算法将进化全局搜索与特定问题的局部搜索混合类型2: 能够从各种可用选择中自动选择、适应和重用最合适的启发式算法的算法; 例如,学习全局搜索运算符和多个局部搜索方案之间的映射,给出了一个手头的优化问题。类型3: 根据经验自主学习的算法,自适应地重用从相关问题中提取的数据和/或机器学习模型,作为感兴趣的新目标任务的先验知识; 例子包括: 但不限于,迁移学习与优化,多任务学习与优化,或任何其他多X进化学习和优化方法。
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